典型森林群落内大气PM2.5滞留机制研究

The retention of atmospheric particulates in the forest community is one of the important links in the biogeochemical cycle, which affects the growth and development of forest vegetation. The vertical retention process and horizontal retention time in the forest community are important indicators to reflect their movement in the forest. However, Retention Mechanism of PM2.5 in Forest Communities is unknown. Taking the Pinus tabulaeformis and Quercus variabilis Bl. as the research object, fix-point observations, model simulation and radionuclide separation technology are used to inspect forest atmospheric PM2.5 retention volume in space and time variation, and explore its retention process in forest. Based on the equilibrium condition of atmospheric radionuclide decay, we build a new method measuring average residence time in forest, with the 210 Bi and 210 Po activity growth characteristics, reveal the particulate matter’s average residence time in the forest community under different air quality gradient and stand structure. The influence of wind speed，rainfall ，deposition flux and the average retention time were quantitatively analyzed. Based on particle mass balance equation, retention model was constructed by structure parameters of forest community and meteorological factors, which provided theoretical guidance and technical support for vegetation control of atmospheric particulates.

森林群落对大气颗粒物的滞留是生物地球化学循环的重要环节之一，进而影响森林植被生长发育，大气颗粒物垂向沉降过程和水平滞留时间是反映其在群落内部运动规律的重要指标，然而群落内部颗粒物滞留机制的研究鲜有报道。本研究以油松和栓皮栎林为研究对象，通过固定样地定点观测、核素分离和模型模拟技术，分析群落内部不同冠层位置大气PM2.5滞留量时空变异，探索其在森林群落内滞留过程；分析群落内PM2.5中放射性核素210Pb、210Bi、210Po活度变异规律，基于大气放射性核素衰变平衡条件，构建以210Pb、210Bi、210Po活度增长特性和气象因子测算林内大气平均滞留时间新方法，揭示颗粒物在群落内不同空气质量和群落结构下的平均滞留时间；定量分析风速、降雨对沉降量、平均滞留时间的影响。借助颗粒物质量平衡方程构建关键森林群落结构参数和气象因子驱动的大气滞留模型，为植被调控大气颗粒物提供理论指导和技术支撑。

本项目采用核技术和模型模拟技术来诠释林内大气颗粒物的滞留机制。并研究林内大气颗粒物滞留过程和滞留时间，揭示其在林内的干湿沉降机制等科学问题，从而为实现大气污染防控提供理论指导。主要研究成果如下：（1）林内大气颗粒物的干沉降速率、通量、离子随时空特征变化。其中干沉降速率的季节变化为冬季>春季>秋季>夏季。干沉降通量变化也表现为冬季最高，春季次之，秋季最小的趋势。干沉降中总离子浓度随林内高度降低呈现先下降后升高的趋势。（2）湿沉降对颗粒物的去除率主要受到降雨强度和降雨历时的影响。随着降雨强度的增加及降雨历时的延长，湿沉降的去除率呈现升高趋势，当降雨强度到达一定程度，其去除效率不再增加。对Na+、Ca2+、Mg2+和NO3-而言，其浓度在60 mm/h降水时显著高于30 mm/h。而雨水对SO42-和F-有较强的稀释作用，因此，在降雨强度为30mm/h到60 mm/h之间，其离子浓度没有显著增加。湿沉降中主要离子浓度为SO42- > Ca2+ > Na+ > NO3-。 (3) 不同空气质量等级下，210Po的活度变化随空气污染等级的升高呈现先升高后下降的趋势。大气颗粒物在环境中的滞留时间为6天到21天左右，平均滞留时间为12.26天。在优和良的空气等级下，平均滞留时间随空气污染等级增加而降低。轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染大多出现在冬季时，其平均滞留天数为9.51天。 (4)通过放射性核素衰变规律、大气气溶胶辐射特性等理论知识，构建了林内颗粒物滞留时间模型，使其模拟结果更加精准。（5）通过微气候模型模拟了不同植物配置与大气颗粒物的之间的关系。目前，该项目研究成果在北京市园林绿化局新一轮百万亩造林以主导防控大气污染为主的森林生态系统营建中得到推广应用。同时项目培养了多学科交叉、以优秀中青年学术骨干为主体的研究队伍，研究成果以第一标注在生态学报、Journal of Environmental Management. Ecological Indicators等期刊发表论文16篇。 培养硕博研究生3名。2019年项目负责人入选青海省“高端创新人才千人计划”。2020年项目研究成果获得梁希林业科学技术奖二等奖（项目负责人排名第四）。